BenchLLM

¿Qué es BenchLLM?

BenchLLM es una herramienta diseñada para evaluar el rendimiento y la calidad de las aplicaciones impulsadas por modelos de lenguaje grandes (LLM). Proporciona un marco de trabajo flexible y completo para construir conjuntos de pruebas, generar informes de calidad y supervisar el rendimiento del modelo. Ya sea que necesite estrategias de evaluación automatizadas, interactivas o personalizadas, BenchLLM ofrece las características y capacidades para garantizar que sus modelos de AI cumplan con los estándares requeridos.

¿Cómo funciona BenchLLM?

BenchLLM funciona permitiendo a los usuarios definir pruebas, ejecutar modelos contra esas pruebas y luego evaluar los resultados. Aquí hay un desglose detallado:

1. Defina las pruebas de forma intuitiva: Las pruebas se pueden definir en formato JSON o YAML, lo que facilita la configuración y la gestión de los casos de prueba.
2. Organice las pruebas en conjuntos: Organice las pruebas en conjuntos para facilitar el control de versiones y la gestión. Esto ayuda a mantener diferentes versiones de las pruebas a medida que los modelos evolucionan.
3. Ejecute las pruebas: Utilice la potente CLI o la API flexible para ejecutar pruebas en sus modelos. BenchLLM admite OpenAI, Langchain y cualquier otra API de forma predeterminada.
4. Evalúe los resultados: BenchLLM proporciona múltiples estrategias de evaluación para valorar el rendimiento de sus modelos. Ayuda a identificar regresiones en la producción y a supervisar el rendimiento del modelo a lo largo del tiempo.
5. Genere informes: Genere informes de evaluación y compártalos con su equipo. Estos informes proporcionan información sobre las fortalezas y debilidades de sus modelos.

Fragmentos de código de ejemplo:

Aquí hay un ejemplo de cómo usar BenchLLM con Langchain:

from benchllm import SemanticEvaluator, Test, Tester
from langchain.agents import AgentType, initialize_agent
from langchain.llms import OpenAI

## Keep your code organized in the way you like
def run_agent(input: str):
    llm=OpenAI(temperature=0)
    agent = initialize_agent(
        load_tools(["serpapi", "llm-math"], llm=llm),
        llm=llm,
        agent=AgentType.ZERO_SHOT_REACT_DESCRIPTION
    )
    return agent(input)["output"]

## Instantiate your Test objects
tests = [
    Test(
        input="When was V7 founded? Divide it by 2",
        expected=["1009", "That would be 2018 / 2 = 1009"]
    )
]

## Use a Tester object to generate predictions
tester = Tester(run_agent)
tester.add_tests(tests)
predictions = tester.run()

## Use an Evaluator object to evaluate your model
evaluator = SemanticEvaluator(model="gpt-3")
evaluator.load(predictions)
evaluator.run()

Aquí hay un ejemplo de cómo usar BenchLLM con la API ChatCompletion de OpenAI:

import benchllm
from benchllm.input_types import ChatInput
import openai

def chat(messages: ChatInput):
    response = openai.ChatCompletion.create(
        model="gpt-3.5-turbo",
        messages=messages
    )
    return response.choices[0].message.content.strip()

@benchllm.test(suite=".")
def run(input: ChatInput):
    return chat(input)

Características y ventajas principales

• API flexible: Pruebe el código sobre la marcha con soporte para OpenAI, Langchain y otras API.
• Potente CLI: Ejecute y evalúe modelos con simples comandos CLI, ideal para pipelines de CI/CD.
• Evaluación fácil: Defina pruebas de forma intuitiva en formato JSON o YAML.
• Automatización: Automatice las evaluaciones dentro de un pipeline de CI/CD para garantizar la calidad continua.
• Informes perspicaces: Genere y comparta informes de evaluación para supervisar el rendimiento del modelo.
• Supervisión del rendimiento: Detecte regresiones en la producción supervisando el rendimiento del modelo.

¿Cómo usar BenchLLM?

1. Instalación: Descargue e instale BenchLLM.
2. Defina las pruebas: Cree conjuntos de pruebas en JSON o YAML.
3. Ejecute evaluaciones: Utilice la CLI o la API para ejecutar pruebas en sus aplicaciones LLM.
4. Analice los informes: Revise los informes generados para identificar áreas de mejora.

¿Para quién es BenchLLM?

BenchLLM está diseñado para ingenieros y desarrolladores de AI que desean garantizar la calidad y la fiabilidad de sus aplicaciones impulsadas por LLM. Es particularmente útil para:

• Ingenieros de AI: Aquellos que construyen y mantienen productos de AI.
• Desarrolladores: Integración de LLM en sus aplicaciones.
• Equipos: Que buscan supervisar y mejorar el rendimiento de sus modelos de AI.

¿Por qué elegir BenchLLM?

BenchLLM proporciona una solución completa para evaluar las aplicaciones LLM, que ofrece flexibilidad, automatización e informes perspicaces. Está construido por ingenieros de AI que comprenden la necesidad de herramientas potentes y flexibles que ofrezcan resultados predecibles. Al usar BenchLLM, puede:

• Asegurar la calidad de sus aplicaciones LLM.
• Automatizar el proceso de evaluación.
• Supervisar el rendimiento del modelo y detectar regresiones.
• Mejorar la colaboración con informes perspicaces.

Al elegir BenchLLM, está optando por una solución robusta y confiable para evaluar sus modelos de AI y garantizar que cumplan con los más altos estándares de rendimiento y calidad.